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Simulink开发项1000例实战专栏--实例209:基于Simulink的自动驾驶车辆路径跟踪控制仿真

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基于Simulink的自动驾驶车辆路径跟踪控制仿真

一、背景介绍

二、所需工具和环境

三、步骤详解

步骤1:创建Simulink模型

步骤1.1:打开Simulink并新建模型

步骤2:设计车辆动力学模型

步骤2.1:添加车辆底盘模块

步骤2.2:添加纵向和横向控制模块

步骤2.3:连接各模块

步骤3:设计路径规划模块

步骤3.1:准备路径数据

步骤3.2:加载路径数据到Simulink模型

步骤4:设计控制器

步骤4.1:选择控制器类型

步骤4.2:添加纯追踪控制器模块

步骤4.3:连接路径规划模块到控制器模块

步骤4.4:连接车辆状态到控制器模块

步骤5:设计传感器模块

步骤5.1:添加GPS传感器模块

步骤5.2:添加IMU传感器模块

步骤5.3:连接传感器模块到车辆底盘模块

步骤6:设置仿真参数

步骤7:运行仿真

步骤8:性能评估

跟踪误差

动态响应特性

安全性分析

步骤9:性能优化

调整控制器参数

使用更先进的控制器

增加冗余机制

使用Simulink Test进行自动化测试

四、总结


基于Simulink的自动驾驶车辆路径跟踪控制仿真可以帮助你理解和实现自动驾驶中的路径跟踪算法。以下是一个详细的指南,帮助你在Simulink中搭建一个用于路径跟踪控制仿真的模型。

基于Simulink的自动驾驶车辆路径跟踪控制仿真

一、背景介绍

路径跟踪控制(Path Following Control) 是自动驾驶技术中的一个重要组成部分,它确保车辆能够沿着预定的轨迹或路径行驶。通常涉及以下几个关键组件:

  1. 车辆动力学模型 :模拟车辆的运动特性。
  2. 路径规划模块 :生成车辆需要跟随的参考路径。
  3. 控制器设计 :根据当前状态和参考路径生成控制指令。
  4. 传感器模块 :获取车辆的状态信息(如位置、速度、方向等)。
  5. 性能评估模块 :评估系统的跟踪精度和其他性能指标。

在本实例中,我们将使用 Automated Driving ToolboxControl System Toolbox 来构建一个路径跟踪控制的仿真模型,并进行验证。

二、所需工具和环境

为了进行路径跟踪控制的仿真,你需要以下工具和环境:

  1. MATLAB/Simulink :用于建模和仿真。
  2. Automated Driving Toolbox :提供自动驾驶相关的工具和模块。
  3. Control System Toolbox :用于设计和分析控制系统。
  4. Sensor Fusion and Tracking Toolbox :用于传感器数据处理和融合(可选)。
  5. SimEvents :用于事件驱动的离散事件仿真(可选)。
  6. Simulink Test :用于自动化测试和验证(可选)。

确保你已经安装了上述工具箱,并且拥有有效的许可证。

三、步骤详解
步骤1:创建Simulink模型

首先,打开 MATLAB 并启动 Simulink 创建一个新的空白模型。

步骤1.1:打开Simulink并新建模型
  • 启动 MATLAB。
  • 在命令窗口中输入 simulink 打开 Simulink 启动页。
  • 点击“Blank Model”创建一个新的空白模型。
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 % 创建新的Simulink模型

    
 modelName = 'PathFollowingControl';
    
 new_system(modelName);
    
 open_system(modelName);
    
    
    
    
    AI写代码
步骤2:设计车辆动力学模型

我们需要为车辆建立一个简单的动力学模型,以便模拟其运动状态。

步骤2.1:添加车辆底盘模块
  • Automated Driving Toolbox > Vehicle Library > Chassis 库中拖拽 Bicycle Model 模块到模型编辑区。
  • 设置参数如质量、惯性矩、前后轴距等。
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 % 添加自行车模型模块

    
 add_block('automatedDriving/Bicycle Model', [modelName '/Vehicle']);
    
 set_param([modelName '/Vehicle'], 'Mass', '1500'); % 设置车辆质量为1500kg
    
 set_param([modelName '/Vehicle'], 'Inertia', '[1000, 0, 0; 0, 1500, 0; 0, 0, 1000]'); % 设置惯性矩矩阵
    
 set_param([modelName '/Vehicle'], 'Wheelbase', '2.8'); % 设置轮距为2.8米
    
    
    
    
    AI写代码
步骤2.2:添加纵向和横向控制模块
  • Automated Driving Toolbox > Vehicle Library > Longitudinal Driver InputsLateral Driver Inputs 库中分别拖拽 Longitudinal DriverLateral Driver 模块到模型编辑区。
  • 设置参数如最大加速度、转向角速率等。
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 % 添加纵向控制模块

    
 add_block('automatedDriving/Longitudinal Driver', [modelName '/Longitudinal_Driver']);
    
 set_param([modelName '/Longitudinal_Driver'], 'MaxAcceleration', '3'); % 设置最大加速度为3m/s^2
    
  
    
 % 添加横向控制模块
    
 add_block('automatedDriving/Lateral Driver', [modelName '/Lateral_Driver']);
    
 set_param([modelName '/Lateral_Driver'], 'MaxSteeringRate', '0.5'); % 设置最大转向角速率为0.5rad/s
    
    
    
    
    AI写代码
步骤2.3:连接各模块

将控制模块的输出连接到车辆底盘模块的相应输入端口。

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 % 连接纵向控制模块到车辆底盘模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Longitudinal_Driver'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接横向控制模块到车辆底盘模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Lateral_Driver'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
    
    
    
    
    AI写代码
步骤3:设计路径规划模块

我们将定义一条参考路径供车辆跟随。

步骤3.1:准备路径数据

你可以使用 Automated Driving Toolbox 提供的 drivingScenario 对象来创建或加载一个驾驶场景路径。

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 % 创建一个新的驾驶场景对象

    
 scenario = drivingScenario;
    
  
    
 % 添加一条曲线道路
    
 roadCenters = [0 0; 50 -10; 100 -20; 150 -30];
    
 roadWidth = 6;
    
 road(scenario, roadCenters, roadWidth);
    
  
    
 % 将场景保存为文件
    
 save('drivingScenario.mat', 'scenario');
    
    
    
    
    AI写代码
步骤3.2:加载路径数据到Simulink模型

在Simulink模型中,使用 From Workspace 模块加载路径数据。

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 % 添加From Workspace模块

    
 add_block('simulink/Sources/From Workspace', [modelName '/FromWorkspace_Path']);
    
 set_param([modelName '/FromWorkspace_Path'], 'VariableName', 'scenario'); % 设置变量名为'scenario'
    
 set_param([modelName '/FromWorkspace_Path'], 'SampleTime', '0.1'); % 设置采样时间为0.1秒
    
    
    
    
    AI写代码
步骤4:设计控制器

我们将设计一个路径跟踪控制器,根据当前状态和参考路径生成控制指令。

步骤4.1:选择控制器类型

常见的路径跟踪控制器包括纯追踪控制器(Pure Pursuit Controller)、模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)等。这里我们使用纯追踪控制器作为示例。

步骤4.2:添加纯追踪控制器模块
  • Automated Driving Toolbox > Controllers 库中拖拽 Pure Pursuit Controller 模块到模型编辑区。
  • 设置参数如前视距离、最大转向角等。
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 % 添加纯追踪控制器模块

    
 add_block('automatedDriving/Pure Pursuit Controller', [modelName '/PurePursuit_Controller']);
    
 set_param([modelName '/PurePursuit_Controller'], 'LookaheadDistance', '10'); % 设置前视距离为10米
    
 set_param([modelName '/PurePursuit_Controller'], 'MaxSteeringAngle', '0.5'); % 设置最大转向角为0.5弧度
    
    
    
    
    AI写代码
步骤4.3:连接路径规划模块到控制器模块

将路径规划模块的输出连接到纯追踪控制器模块的输入端口。

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 % 连接路径规划模块到纯追踪控制器模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/FromWorkspace_Path'], [modelName '/PurePursuit_Controller'], 'autorouting', 'on');
    
    
    
    
    AI写代码
步骤4.4:连接车辆状态到控制器模块

将车辆底盘模块的状态输出(如当前位置、速度等)连接到纯追踪控制器模块的输入端口。

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 % 连接车辆底盘模块的状态输出到纯追踪控制器模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/Vehicle'], [modelName '/PurePursuit_Controller'], 'autorouting', 'on');
    
    
    
    
    AI写代码
步骤5:设计传感器模块

我们将使用GPS和IMU传感器来获取车辆的位置和姿态信息。

步骤5.1:添加GPS传感器模块
  • Automated Driving Toolbox > Sensors 库中拖拽 GPS Sensor 模块到模型编辑区。
  • 设置参数如更新频率、噪声水平等。
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 % 添加GPS传感器模块

    
 add_block('automatedDriving/GPS Sensor', [modelName '/GPS_Sensor']);
    
 set_param([modelName '/GPS_Sensor'], 'UpdateFrequency', '1'); % 设置更新频率为1Hz
    
 set_param([modelName '/GPS_Sensor'], 'NoiseLevel', '0.5'); % 设置噪声水平为0.5米
    
    
    
    
    AI写代码
步骤5.2:添加IMU传感器模块
  • Automated Driving Toolbox > Sensors 库中拖拽 IMU Sensor 模块到模型编辑区。
  • 设置参数如采样频率、噪声水平等。
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 % 添加IMU传感器模块

    
 add_block('automatedDriving/IMU Sensor', [modelName '/IMU_Sensor']);
    
 set_param([modelName '/IMU_Sensor'], 'SampleFrequency', '100'); % 设置采样频率为100Hz
    
 set_param([modelName '/IMU_Sensor'], 'NoiseLevel', '0.01'); % 设置噪声水平为0.01度/秒
    
    
    
    
    AI写代码
步骤5.3:连接传感器模块到车辆底盘模块

将GPS和IMU传感器模块的输出连接到车辆底盘模块的状态输入端口。

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 % 连接GPS传感器模块到车辆底盘模块

    
 add_line(modelName, [modelName '/GPS_Sensor'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接IMU传感器模块到车辆底盘模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/IMU_Sensor'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
    
    
    
    
    AI写代码
步骤6:设置仿真参数

在模型编辑器顶部菜单栏中点击 Simulation > Model Configuration Parameters,根据需要调整仿真时间(如 60 秒)、求解器类型(推荐使用 ode45)和其他相关参数。

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 % 设置仿真参数

    
 set_param(modelName, 'StopTime', '60'); % 模拟运行时间为60秒
    
 set_param(modelName, 'Solver', 'ode45');
    
    
    
    
    AI写代码
步骤7:运行仿真

完成上述步骤后,点击工具栏上的“Run”按钮开始仿真。观察车辆的行为,确保其能够正确地沿着预定路径行驶。

步骤8:性能评估

为了全面评估路径跟踪控制系统的性能,我们需要关注以下几个关键性能指标:

跟踪误差

通过比较车辆的实际位置与参考路径之间的误差,评估系统的跟踪精度。

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 % 获取跟踪误差统计数据

    
 trackingError = getTrackingError(); // 自定义函数获取跟踪误差
    
  
    
 % 显示结果
    
 disp(['Average Tracking Error: ', num2str(mean(trackingError)), ' meters']);
    
    
    
    
    AI写代码
动态响应特性

通过阶跃响应或斜坡响应测试,评估系统的动态响应特性,如超调量、振荡次数等。

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 % 计算超调量

    
 overshoot = calculateOvershoot(vehicleSpeed); // 自定义函数计算车辆速度的超调量
    
  
    
 // 显示结果
    
 disp(['Overshoot: ', num2str(overshoot), '%']);
    
    
    
    
    AI写代码
安全性分析

通过分析车辆轨迹和传感器数据,确保车辆能够安全地行驶在预定路径上,避免偏离或碰撞其他障碍物。

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 % 获取车辆轨迹数据

    
 trajectory = getTrajectory();
    
  
    
 % 检查是否发生偏离
    
 if any(isDeviation(trajectory)) % 自定义函数检查是否发生偏离
    
     disp('Warning: Vehicle deviated from the planned path.');
    
 else
    
     disp('Vehicle successfully followed the planned path.');
    
 end
    
    
    
    
    AI写代码
步骤9:性能优化

为了优化路径跟踪控制系统的性能,我们可以通过以下几种方法进行改进:

调整控制器参数

手动调整纯追踪控制器中的参数(如前视距离、最大转向角),直到达到满意的跟踪精度。

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 % 修改纯追踪控制器中的前视距离

    
 set_param([modelName '/PurePursuit_Controller'], 'LookaheadDistance', '15'); % 更改为15米
    
  
    
 % 修改纯追踪控制器中的最大转向角
    
 set_param([modelName '/PurePursuit_Controller'], 'MaxSteeringAngle', '0.6'); % 更改为0.6弧度
    
    
    
    
    AI写代码
使用更先进的控制器

使用更先进的控制器(如MPC)来提高跟踪的准确性和鲁棒性。

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 % 使用模型预测控制器

    
 add_block('controlSystem/MPC Controller', [modelName '/MPC_Controller']);
    
    
    
    
    AI写代码
增加冗余机制

引入冗余机制(如多传感器融合),提高定位和跟踪的可靠性和稳定性。

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 % 添加激光雷达传感器模块

    
 add_block('automatedDriving/Lidar Sensor', [modelName '/Lidar_Sensor']);
    
 set_param([modelName '/Lidar_Sensor'], 'Range', '100'); % 设置激光雷达的最大探测范围为100米
    
  
    
 % 将激光雷达传感器模块的输出连接到车辆底盘模块
    
 add_line(modelName, [modelName '/Lidar_Sensor'], [modelName '/Vehicle'], 'autorouting', 'on');
    
    
    
    
    AI写代码

利用 Simulink Test 工具箱进行自动化测试和验证,确保系统在不同场景下的稳定性。

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 % 创建测试用例

    
 testCase = sltest.testmanager.TestFile('PathFollowing_TestCases');
    
 testCase.addTestSuite('PathFollowing_TestSuite');
    
 testCase.addTestCase('Scenario_1', 'Initial_Position_0_0');
    
  
    
 % 运行测试
    
 sltest.testmanager.run(testCase);
    
    
    
    
    AI写代码
四、总结

通过本指南,我们介绍了如何基于Simulink搭建一个用于路径跟踪控制的仿真模型,并进行仿真和性能评估。主要内容包括:

  • 背景介绍 :理解路径跟踪控制系统及其在自动驾驶中的应用。
  • 所需工具和环境 :列出进行路径跟踪控制仿真所需的工具和环境。
  • 步骤详解 :从零开始搭建一个完整的路径跟踪控制系统模型,并进行车辆动力学建模、路径规划、控制器设计、传感器模块设计、仿真设置与运行。
  • 性能评估 :通过跟踪误差、动态响应特性、安全性分析等指标评估系统的性能。
  • 性能优化 :通过调整控制器参数、增加冗余机制或使用更先进的控制器,提高系统的性能。

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